一种基于特征聚类的深度学习方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201811379065.6

申请日：

2018-11-19

公开(公告)号：

CN109635848A

公开(公告)日：

2019-04-16

发明(设计)人：

张义强

申请人：

申请人地址：

225000 江苏省扬州市广陵区江广智慧城东苑2号楼扬州创新中心内A座1605室

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304 G06N308

代理机构：

北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616

代理人：

王勇

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-05-10	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20181119
2019-04-16	公开	公开

共 50 条

[41] 一种基于知识图谱的词嵌入深度学习方法 [P].

黄震华 .

中国专利 :CN107729497A ,2018-02-23

[42] 一种面向噪声图像的深度学习聚类方法 [P].

张凯文 ;

韦佳 .

中国专利 :CN109919204A ,2019-06-21

[43] 一种基于数据特征聚类实现客户端选择的联邦学习方法 [P].

曾艳 ;

郑辉 ;

江昌辉 ;

殷昱煜 ;

胡帆 ;

袁俊峰 .

中国专利 :CN120387077A ,2025-07-29

[44] 一种基于聚类的联邦图学习方法及系统 [P].

俞山青 ;

金士博 ;

章诗涵 ;

徐少聪 ;

宣琦 .

中国专利 :CN115391576A ,2022-11-25

[45] 一种基于聚类的自组织联邦学习方法 [P].

张晓琴 ;

邓小科 ;

熊涛 ;

李园 .

中国专利 :CN115564061A ,2023-01-03

[46] 一种基于DBSCAN的自适应聚类联邦学习方法 [P].

张磊 ;

桑玉龙 ;

张德龙 ;

陶世龙 ;

贾培艳 ;

陈雅各 ;

杨伟 ;

张文波 ;

肖春静 .

中国专利 :CN120373496A ,2025-07-25

[47] 一种基于深度学习的航班数据聚类与分类方法 [P].

谈海生 ;

汤小倩 ;

吴迪 ;

李国鹏 .

中国专利 :CN119669802A ,2025-03-21

[48] 一种基于多光谱相机的深度学习方法 [P].

钟杨俊 ;

巫光福 ;

杨海涛 .

中国专利 :CN110021406A ,2019-07-16

[49] 基于loss加倍步长的反向传播深度学习方法 [P].

那全超 .

中国专利 :CN114742222A ,2022-07-12

[50] 用户聚类及特征学习方法、设备、计算机可读介质 [P].

李怀松 ;

潘健民 .

中国专利 :CN111062416A ,2020-04-24

← 1 2 3 4 5 →